| 講演名 | 2012-09-02 回帰推定による欠損距離画像の動作特徴量補正法(テーマセッション,コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習及び企業ニーズセッション) 弓場 竜, 縣 禎輝, 藤吉 弘亘, |
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| 抄録(和) | 本稿では,距離画像による動作認識で人の一部が欠損した時に,欠損時と全身が映った時の動作特徴量の相関性を利用した回帰推定によって,動作特徴量を補正する方法を提案する.この補正を以て,画角の端部で人の一部がはみ出て欠損する状況をカバーして,動作認識の対象領域の拡大を狙う.提案手法では,まず距離画像中で動作している人から動作特徴量と人の位置を求める.次に人の位置に応じて,画角外にはみ出た部分の欠損量を計算する.最後に欠損量に応じた回帰係数を選択して,前記の動作特徴量から全身が映った時の動作特徴量を回帰推定する.実験室内の動作認識の基礎実験では,3種類の動作特徴量を対象に,提案手法の補正法でF値(F-measure)が改善する効果を確認できた.実験結果では,床面から600mmまでの上の部分が欠損する時に,動作特徴量を補正する場合では補正しない場合よりもF値が11.1%以上改善できた. |
| 抄録(英) | In this paper, we propose a method for compensating motion features utilizing regression estimate based oncorrelation between motion features from deficient human bodies and from entire ones, when recognizing actions from personswhose bodies are partially deficient. This compensation is good for the situation when human bodies are partially protrudingaround the edge of view angle, and contributes to enlarge region coverage of action recognition. Firstly in the proposed method,motion features and position are calculated from an acting person in a depth image. Secondly, deficit length is calculatedprotruding out of the view angle, according to the position of the person. Lastly, motion features from an entire body areestimated with regression estimate from the motion features above, selecting regression coefficients according to the deficitlength. Effectiveness for improving F-measure is confirmed with three kinds of motion features in a fundamental experiment ina laboratory. In the experimental results when human bodies are deficit from floor level to 600mm above the floor, F-measureis improved by more than 11.1% with the motion feature compensation comparing the case without compensation. |
| キーワード(和) | 距離画像 / 動作認識 / 回帰推定 |
| キーワード(英) | Depth Image / Action Recognition / Regression Estimation |
| 資料番号 | PRMU2012-35,IBISML2012-18 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2012/8/26(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 回帰推定による欠損距離画像の動作特徴量補正法(テーマセッション,コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習及び企業ニーズセッション) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Compensation Method of Motion Features with Regression for Defective Depth Image |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 距離画像 / Depth Image |
| キーワード(2)（和/英） | 動作認識 / Action Recognition |
| キーワード(3)（和/英） | 回帰推定 / Regression Estimation |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 弓場 竜 / Ryu YUMIBA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 株式会社日立製作所日立研究所 Hitachi Ltd. Hitachi Research Laboratory Omika |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 縣 禎輝 / Yoshiteru AGATA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 中部大学大学院工学研究科情報工学専攻 Department of Computer Science Chubu University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 藤吉 弘亘 / Hironobu FUJIYOSHI |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 中部大学大学院工学研究科情報工学専攻 Department of Computer Science Chubu University |
| 発表年月日 | 2012-09-02 |
| 資料番号 | PRMU2012-35,IBISML2012-18 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | 197 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |